Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.745
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) Jurnal Terapan Abdimas Jurnal Informatika dan Multimedia Kinetik: Game Technology, Information System, Computer Network, Computing, Electronics, and Control Jurnal Pengabdian pada Masyarakat Ilmu Pengetahuan dan Teknologi Terintegrasi MATRIX : JURNAL MANAJEMEN TEKNOLOGI DAN INFORMATIKA Jurnal Informatika dan Multimedia Journal of Applied Business and Technology Jurnal Informatika Polinema (JIP)
Benni Agung Nugroho, Benni Agung
Unknown Affiliation
Automotive Engineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Library & Information Science Other

Published : 21 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Jurnal Informatika dan Multimedia

 1 
Implementasi Metode Moora Untuk Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sales Terbaik Pada PD Anugrah Abadi Baru Diah Eka Setyowati; Nugroho, Benni Agung; Widyastuti, Ratna
Jurnal Informatika dan Multimedia Vol. 15 No. 2 (2023): Jurnal Informatika dan Multimedia
Publisher : Politeknik Negeri Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/jtim.v15i2.4795

Abstract

PD Anugrah Abadi Baru merupakan perusahaan dagang yang menjual alat masak serbaguna. Perusahaan ini memiliki beberapa sales yang bertugas untuk memasarkan produk-produk mereka kepada konsumen. Pada PD Anugrah Abadi Baru, proses pemilihan sales terbaik masih didasarkan pada penelitian secara individu oleh pimpinan perusahaan. Hal ini dapat mengakibatkan kesalahan dalam melakukan penilaian. Cara ini juga dianggap tidak objektif karena ada kemungkinan bahwa ada sales yang sebenarnya layak untuk dipilih sebagai sales terbaik, namun tidak terpilih dalam pemilihan tersebut. Hal ini dapat menyebabkan kurangnya kepercayaan sales terhadap hasil penilaian yang dilakukan oleh pimpinan. Selain itu, dengan banyaknya jumlah sales, proses penilaian kinerja dapat menjadi lebih lama dan kurang efektif. Untuk itu, dibangun sistem pendukung keputusan berbasis website yang bertujuan untuk membantu pimpinan perusahaan dalam melakukan pemilihan sales terbaik di perusahaannya. Penelitian ini menggunakan metode Multi-Objective Optimization on the basis of Ratio Analysis (MOORA). Pengembangan sistem ini menggunakan Metode Waterfall dan Metode Black Box Testing untuk metode pengujian sistemnya. Pengembangan sistem menggunakan framework Laravel dan MySQL database. Teknik pengumpulan data yang diterapkan meliputi wawancara dan studi pustaka. Hasil yang didapat dari sistem pendukung keputusan ini yaitu sistem dapat menginputkan nilai yang didapat setiap sales setiap bulannya dimana nilai tersebut akan dilakukan perhitungan MOORA dan menghasilkan perankingan setiap bulan dan tahun. Sistem ini juga dapat mencetak laporan PDF. Untuk pengujian dari aplikasi ini diperoleh hasil yaitu fitur login, perhitungan MOORA, tambah, edit, dan lihat data berjalan sesuai dengan fungsi program.
Deteksi Plat Nomor Kendaraan Angkutan Bus Menggunakan YOLOv11 Nugroho, Benni Agung; Cinderatama, Toga Aldila; Izzah, Abidatul; Nurfarida, Ellya
Jurnal Informatika dan Multimedia Vol. 17 No. 2 (2025): Jurnal Informatika dan Multimedia
Publisher : Politeknik Negeri Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/jtim.v17i2.9204

Abstract

Penelitian ini mengatasi permasalahan pendataan plat nomor bus secara konvensional di terminal yang rentan terhadap kesalahan manusia, pelaporan yang lambat, dan kurangnya transparansi. Tujuan penelitian ini adalah merancang dan mengimplementasikan sistem deteksi dan pengenalan plat nomor angkutan bus secara otomatis menggunakan kombinasi teknologi Kecerdasan Buatan (AI), khususnya model deep learning YOLOv11, dan Internet of Things (IoT). Penelitian ini menggunakan Raspberry Pi 5 sebagai perangkat edge yang terhubung dengan webcam untuk menangkap video beresolusi 1280x720 , yang kemudian melakukan deteksi plat nomor secara real-time. Model YOLOv11 dilatih menggunakan 682 frame gambar , menunjukkan kinerja yang sangat baik pada dataset validasi dengan nilai mean Average Precision (mAP50) sebesar 0.98674. Meskipun keterbatasan Raspberry Pi 5 tanpa dedicated Neural Processing Unit (NPU) membatasi kecepatan pemrosesan real-time menjadi 10–18 FPS pada resolusi 640x480 , kecepatan ini dinilai mencukupi untuk deteksi bus di lingkungan terminal karena pergerakan kendaraan yang tidak cepat. Teks plat nomor yang berhasil dikenali dan timestamp kemudian dikirimkan ke database Firebase melalui arsitektur IoT. Sistem yang dihasilkan diharapkan dapat membantu dalam pendataan kendaraan bus di terminal dengan lebih cepat, efisien, dan akuntabel
Co-Authors Abidatul Izzah Ahmad Dzulfikri Halimi Ari Kuswinda, Ari Aullia, Fikha Rizky Dheza Fahma Andhika, Dheza Fahma Diah Eka Setyowati Eliyen, Kunti Ellya Nurfarida, Ellya Fadelis Sukya, Fadelis Fery Sofian Efendi Fildza Tri Aristani, Fildza Tri Lukman Qakim Romadhon, Lukman Qakim Pradana, Andika Kurnia Adi Pradana, Andika Kurnia Adi Ratna Widyastuti, Ratna Rinanza Zulmy Alhamri, Rinanza Zulmy Riswan Eko Wahyu Susanto, Riswan Eko Wahyu Toga Aldila Cinderatama Yanuarmawan, Dion Yohan Bakhtiar